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內(nèi)容簡介

　　本書立足于大數(shù)據(jù)背景，面向“新文科”“新商科”相關(guān)專業(yè)，探析各行業(yè)專業(yè)人士在數(shù)據(jù)處理、管理、分析應(yīng)用等方面的不同要求，整合統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)分析與挖掘基本原理，利用主流數(shù)據(jù)處理工具講解數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用，既有文科、商科教學過程中常用的Excel工具，也有與其相關(guān)聯(lián)的Power Query、Power Pivot等加載項，也包括利用Python進行數(shù)據(jù)獲取等基礎(chǔ)工作，等等。本書對內(nèi)容的難易程度進行了分層，在實踐中對原理進一步糅合，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的提取，從單表數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)模型構(gòu)建等；從體系上給各專業(yè)學生以立體的數(shù)據(jù)分析理論與應(yīng)用全貌；從業(yè)務(wù)需求理解、多元數(shù)據(jù)獲取、異構(gòu)數(shù)據(jù)整理、分析和決策支持探討方面，做到“淺入而深出”，梯次推進。這對培養(yǎng)大學生數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)管理能力有很好的幫助，特別是在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動過程中融合數(shù)據(jù)驅(qū)動，能夠幫助團隊更加精準地進行組織架構(gòu)、高效運營、成本控制、產(chǎn)品定位、風險管控、投資決策等。本書共分八章。首先，詳細分析了數(shù)據(jù)分析理論基礎(chǔ)以及數(shù)據(jù)獲取理論與實踐；其次，分別從基礎(chǔ)與高級兩個角度對數(shù)據(jù)處理進行深入的剖析；再次，以PowerPivot為工具闡釋如何快速挖掘數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)深度分析；最后，運用可視化技術(shù)等說明數(shù)據(jù)分析分享的方法。

作者簡介

　　吳海東：福州大學經(jīng)濟管理學院講師，微軟認證IT專家MCITP，微軟認證講師MCT，微軟全球有價值專家MVP，CIW安全分析師/高級工程師；華為認證網(wǎng)絡(luò)課程講師HCNA-I；IBM Lotus Domino Administrator/Developer等。主要研究方向為：數(shù)據(jù)管理、安全與創(chuàng)新；企業(yè)信息化；信息系統(tǒng)安全。陳可嘉：福州大學經(jīng)濟與管理學院副院長，教授。國家自然科學基金管理科學部評審專家，教育部高等學校博士學科點專項科研基金評審專家，浙江省自然科學基金評審專家，福建省系統(tǒng)工程學會常務(wù)理事，SCI期刊JGS編委。駢文景：福州大學經(jīng)濟與管理學院副教授，主要從事健康大數(shù)據(jù)分析和用戶行為研究，同時兼顧醫(yī)院管理創(chuàng)新和用戶服務(wù)研究。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)分析理論

1.1 數(shù)據(jù)、信息與大數(shù)據(jù)

1.2 數(shù)據(jù)分析的重要性

1.3 數(shù)據(jù)分析的基本流程

1.4 數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢

1.5 小結(jié)

第2章數(shù)據(jù)獲取

2.1 數(shù)據(jù)存儲位置

2.2 數(shù)據(jù)獲取流程

2.3 數(shù)據(jù)獲取技術(shù)

2.4 數(shù)據(jù)獲取工具

2.5 數(shù)據(jù)獲取實踐

2.6 小結(jié)

第3章數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)

3.1 數(shù)據(jù)處理概念

3.2 數(shù)據(jù)處理流程

3.3 利用Excel常規(guī)功能處理數(shù)據(jù)

3.4 利用Excel函數(shù)處理數(shù)據(jù)

3.5 小結(jié)

第4章數(shù)據(jù)處理進階

4.1 Excel高級函數(shù)

4.2 利用VBA處理數(shù)據(jù)

4.3 利用Power Query處理數(shù)據(jù)

4.4 小結(jié)

第5章數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析

5.1 利用Excel進行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析

5.2 統(tǒng)計分析

5.3 利用Power Pivot進行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析

5.4 小結(jié)

第6章數(shù)據(jù)深度分析——Power Pivot篇

6.1 Power Pivot數(shù)據(jù)深度分析概覽

6.2 Power Pivot數(shù)據(jù)深度分析案例

6.3 小結(jié)

第7章數(shù)據(jù)深度分析——數(shù)據(jù)快速挖掘篇

7.1 數(shù)據(jù)挖掘概述

7.2 數(shù)據(jù)快速挖掘——Excel表分析工具

7.3 數(shù)據(jù)快速挖掘——Excel數(shù)據(jù)挖掘客戶端

7.4 小結(jié)

第8章數(shù)據(jù)可視化與決策支持

8.1 數(shù)據(jù)可視化概述

8.2 數(shù)據(jù)分析流程

8.3 數(shù)據(jù)可視化分享方法

8.4 數(shù)據(jù)可視化實踐

8.5 數(shù)據(jù)分析在線分享

8.6 數(shù)據(jù)分析的安全分享

8.7 小結(jié)

參考文獻